Die Verknüpfung von SAP Leonardo mit IBM Watson und ein neuer Cognitive Procurement Hub sollen den Weg für zukunftsweisende Source-to-Settle-Lösungen bahnen.

Die Zahl der Chat- oder Sprachbots steigt unaufhörlich. Doch wie muss ein Bot entwickelt werden, um den höchstmöglichen Kundennutzen zu bieten und die Anwender zu begeistern?

Der Nomos-Verlag hat mit dem Rechthandbuch „Künstliche Intelligenz – Recht und Praxis automatisierter und autonomer Systeme“ ein umfangreiches Werk rund um die juristischen Aspekte des KI-Einsatzes in Unternehmen veröffentlicht.

Celonis bietet ab sofort in Kooperation mit der RWTH Aachen einen kostenfreien On-Demand-Kurs zum Thema Process Mining an. Professor Wil van der Aalst erläutert dabei die Wissenschaft hinter der Technologie.

Stream Processing ist ein alternativer Ansatz zum Batch Processing. Daten werden nicht erst zwischengespeichert, sondern direkt nach ihrer Entstehung oder ihrem Empfang in nahezu Echtzeit kontinuierlich verarbeitet und analysiert. Stream Processing kommt beispielsweise im Big-Data-Umfeld oder in digitalisierten Prozessen der Industrie 4.0 zum Einsatz.

Hersteller und Anbieter können ihre IT-Produkte mit dem freiwilligen IT-Sicherheitskennzeichen des BSI auszeichnen. Eine technische Prüfung ist damit allerdings nicht verbunden, wie Kritiker betonen. Trotzdem kann das IT-Sicherheitskennzeichen viel bewirken, gerade im Internet of Things (IoT). Das Sicherheitsbewusstsein und die Transparenz im Markt können profitieren.

Die Management- und Technologieberatung Campana & Schott hat gemeinsam mit der Technischen Universität Darmstadt den Praxisreport „Künstliche Intelligenz: KI-Anwendungen in Marketing, Vertrieb und Produktmanagement“ veröffentlicht.

Ververica, Spezialist für Echtzeit-Datenwendungen, sieht eine zunehmende Verbreitung von Open-Source-Software. Sie hat sich mittlerweile zu einem wichtigen Bestandteil der modernen Anwendungsentwicklung entwickelt.

Das Megatron-Turing Natural Language Generation Model (MT-NLG) ist ein von den Unternehmen Microsoft und Nvidia entwickeltes und trainiertes generatives Sprachmodell. Es ist mit circa 530 Milliarden Parametern dreimal größer als das GPT-3-Sprachmodell. Für das Training des MT-NLG kamen Nvidia Selene Supercomputer und ein spezieller Software-Stack für verteiltes maschinelles Lernen zum Einsatz.

Das Jahr 2022 wird Künstliche Intelligenz den Menschen näherbringen, meint Pegasystems. Der Software-Hersteller sagt die wichtigsten Entwicklungslinien und deren Konsequenzen für die Nutzung und Akzeptanz von KI voraus.